Por Pablo Arbeláez, director CinfonIA UniAndes
En la última década, la inteligencia artificial ha alcanzado un verdadero auge y ha pasado de ser un tema de ciencia ficción a permear todas las esferas de nuestra cotidianidad: interactuamos constantemente con sistemas inteligentes que interpretan nuestra voz, reconocen nuestro rostro, organizan las imágenes en nuestros teléfonos, ordenan los datos de internet de acuerdo con nuestros intereses y nos sugieren compras personalizadas.
La materialización reciente de estas hazañas tecnológicas, soñadas por la cultura popular desde la década de los 70, ha obedecido a tres factores clave: la disponibilidad pública de datos masivos en internet, el desarrollo de un tipo de hardware especializado llamado Graphic Processing Units (GPUs) y una comunidad de investigación global comprometida con la filosofía de código abierto.
Estos convergieron de manera decisiva hace exactamente diez años, el 12 de octubre de 2012, cuando el grupo de la Universidad de Toronto triunfó en la competencia internacional ImageNet, que consiste en clasificar automáticamente un millón de imágenes de Internet en mil categorías de objetos distintas, implementando a gran escala en GPUs unas técnicas llamadas de aprendizaje profundo y haciendo público el código fuente de su método. Este evento puntual fue el catalizador de la revolución actual en Inteligencia Artificial, pues las grandes empresas de tecnología entendieron inmediatamente el potencial del aprendizaje profundo para su negocio e iniciaron una verdadera carrera armamentista científica para dominarla y determinar su futuro.
Comenzó así un ciclo global de descomunales inversiones privadas y públicas en inteligencia artificial, acompañadas por el crecimiento exponencial en la disponibilidad de los datos y en la potencia del hardware. Rápidamente, empresas como Google y Facebook empezaron a basar sus productos en técnicas de aprendizaje profundo, haciéndolas cada vez más populares.
Esto ha favorecido la creación de una comunidad global de investigación cada vez más grande y diversa, lo cual acelera el desarrollo de nuevas metodologías y se traduce a su vez en nuevas aplicaciones prácticas y en mayores inversiones, cerrando así el círculo virtuoso que ha propulsado el progreso vertiginoso de la inteligencia artificial en los últimos años.
Los Modelos Funcionales
La última maravilla de la inteligencia artificial –y también la frontera más candente de la lucha global por la supremacía tecnológica–son los llamados Modelos Fundacionales, basados en métodos de aprendizaje profundo para comprensión de lenguaje natural ‘Transformers’, que se entrenan con un juego muy sencillo e intuitivo: la máquina debe aprender a completar las palabras faltantes en una frase. Por ejemplo, si la entrada es la frase “Muchos años después, frente al pelotón de X, el coronel Aureliano Buendía había de recordar aquella tarde remota en que su padre lo llevó a conocer el Y”, el modelo debe completar las palabras X y Y. Sin duda, la mayoría de los hispanohablantes podremos inmediatamente reemplazar X por “fusilamiento” y, quienes recordemos el célebre comienzo de Cien Años de Soledad, podremos reemplazar Y por la palabra “hielo”.
Los Modelos Fundacionales se entrenan con este juego con la totalidad del conocimiento humano almacenado en Internet y aprenden a llenar vacíos en todos los textos existentes de la historia de la humanidad. Además de eso, aprenden a asociar los textos con las imágenes y los videos que usualmente los acompañan en las páginas web. Estos modelos tienen miles de millones de parámetros libres y entrenarlos toma semanas enteras en los súper computadores más poderosos del mundo con un costo en energía de millones de dólares.
El resultado después de este entrenamiento titánico es sencillamente sorprendente. Los Modelos Fundacionales más recientes, que ya están siendo desplegados comercialmente, pueden escribir un texto corto sobre cualquier tema y en cualquier estilo literario con una competencia y coherencia comparables a las de expertos humanos, pueden traducir simultáneamente en decenas de idiomas con la fluidez de hablantes nativos y pueden generar imágenes realistas a partir de descripciones textuales. Sin embargo, quizá lo más sorprendente es que estas técnicas aún parecen estar lejos de alcanzar sus límites.
A medida que los Modelos Fundacionales incorporan más parámetros libres, tienen acceso a mayores cantidades y modalidades de datos de entrada y se entrenan en computadores más poderosos, obtienen un desempeño superior y pueden resolver tareas cada vez más complejas. Por ejemplo, una de sus aplicaciones más recientes e inesperadas es la predicción de la estructura en tres dimensiones para más de 600 millones de proteínas, lo cual revolucionará la industria farmacéutica en los próximos años.
El presente y el futuro de la IA
La edad dorada para la inteligencia artificial de estos últimos diez años de aprendizaje profundo está transformando abismalmente nuestra sociedad. Sin duda, esta “cuarta revolución industrial” tendrá un efecto similar al de las tres anteriores y esta nueva tecnología, lejos de hacer a los humanos redundantes, se integrará a todos los oficios, creará nuevas ocupaciones y servicios y potenciará nuestra productividad.
Paulatinamente, surgirán asistentes inteligentes que, gracias a tecnologías de realidad aumentada, acceso a descomunales bases de datos e inmenso poder computacional, nos asesorarán en el aprendizaje y la ejecución de tareas profesionales y recreativas de manera a enfocar y a aprovechar la creatividad y la inteligencia natural que caracterizan a nuestra especie para las labores más críticas y estratégicas. Nuestro deber desde la academia es entonces preparar a las futuras generaciones para que, de manera transdisciplinar, los profesionales del futuro se familiaricen con estas técnicas desde ahora, entiendan su potencial específico en cada área, sus limitaciones y las implicaciones éticas de su despliegue en el mundo real.
Finalmente, si la cadencia actual del progreso de la inteligencia artificial se mantiene durante la próxima década, podemos concebir la creación de máquinas con capacidades intelectuales muy superiores a las de los seres humanos y quizás conscientes de su propia existencia. Entonces, como nos enseñan los maestros de la ciencia ficción, corremos el gran riesgo de que esas máquinas sean utilizadas para aniquilar a nuestra especie o para perpetuar el absolutismo.
Ambos riesgos son reales y ya han comenzado a manifestarse en la actualidad. Por un lado, las armas inteligentes como los drones de guerra tienen cada vez mayor capacidad para tomar decisiones autónomas en situaciones de combate. Por otro lado, en China, por ejemplo, los Modelos Fundacionales son utilizados hoy en día para analizar individualmente a cada uno de sus 1.400 millones de habitantes a partir de datos de ubicación, biográficos, de contactos, de historia de navegación, clínicos, bancarios e inclusive genéticos con el fin de eliminar preventivamente el crimen y las potenciales disidencias futuras a la ideología oficial.
Que estos u otros escenarios distópicos se conviertan en el futuro de la humanidad depende por supuesto de nuestras acciones presentes, pues debemos recordar que la inteligencia artificial es tan solo una herramienta más que ha ideado nuestro ingenio sin límites. Podemos compararla a la comprensión de las inmensas fuerzas que ligan las partículas subatómicas, uno de los grandes legados científicos del siglo XX y uno de los mayores riesgos actuales para nuestro planeta. La energía atómica puede obliterar un país en un instante o darle electricidad limpia por miles de años; es responsabilidad de nuestra civilización regular el uso de esta herramienta para que se traduzca en el bien colectivo. De la misma manera, es urgente diseñar un marco legislativo global para los usos militares de la Inteligencia Artificial y es responsabilidad de las sociedades libres y democráticas garantizar su aplicación ética y transparente para beneficio de nuestra especie, de nuestro entorno y de nuestro planeta.
